การทำนายรายได้สำหรับบริษัท Scaleup

EQT Motherbrain รู้สึกตื่นเต้นที่จะแบ่งปันแนวทางใหม่ที่พัฒนาขึ้นเพื่อคาดการณ์รายได้ของบริษัทที่ขยายขนาด มันถูกนำเสนอในการประชุมนานาชาติ ACM ครั้งที่ 31 เรื่องการจัดการข้อมูลและความรู้ (CIKM 2022) โดย Lele Cao, Sonja Horn, Vilhelm von Ehrenheim, Richard Anselmo Stahl และ Henrik Landgren

ปัญหาพื้นฐาน

การทำนายอนาคตทางการเงินของบริษัทเป็นงานที่ซับซ้อนแต่จำเป็น ซึ่งมีความสำคัญต่อการตัดสินใจของธุรกิจ โดยพื้นฐานแล้ว เป็นการคาดเดาที่มีข้อมูลซึ่งอาศัยการตรวจสอบข้อมูลประสิทธิภาพที่ผ่านมา แต่อย่างที่เราได้เห็นทั้งหมด เนื่องจากองค์ประกอบแบบสุ่มที่ไม่สามารถรวมเข้ากับแบบจำลองได้ การคาดการณ์จึงสามารถแยกย่อยได้ง่าย

นักลงทุนพึ่งพาการคาดการณ์ทางการเงินเมื่อพิจารณาการประเมินมูลค่าของธุรกิจ ไม่ว่าจะอาศัยการคิดลดกระแสเงินสดในอนาคตหรือการประเมินมูลค่าตามเกณฑ์ต่างๆ ของ EBITDA ในอนาคต การคาดการณ์สามารถสร้างหรือทำลายการลงทุนได้ สำหรับธุรกิจที่พัฒนาแล้วซึ่งมีประวัติการทำงานที่ยาวนานและกระแสเงินสดที่มั่นคง ความเบี่ยงเบนระหว่างการคาดการณ์และผลลัพธ์จริงอาจไม่มีนัยสำคัญ แต่สำหรับธุรกิจที่มีข้อมูลในอดีตไม่เพียงพอและมีแนวโน้มในอนาคตที่ไม่แน่นอน เช่น สตาร์ทอัพและสเกลอัพ สิ่งนี้จะดูแตกต่างออกไป

การเริ่มต้นย้ายเข้าสู่ขอบเขตการขยายขนาดเมื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับขนาดและความมีชีวิตของรูปแบบธุรกิจของตน และประสบกับวงจรการเติบโตของรายได้ที่เร่งตัวขึ้น การเพิ่มทุนภายนอกมักจะมาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงนี้

เมื่อเปรียบเทียบกับบริษัทที่เติบโตแล้วส่วนใหญ่ การปรับขนาดมักจะไม่ทำกำไร ดังนั้น รายได้จึงกลายเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งเมื่อทำการประเมิน Scaleups และโดยทั่วไปแล้วการประเมินมูลค่าจะพิจารณาจากรายได้ในอนาคตหลายปัจจัย ซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนจะคาดการณ์รายได้ของบริษัทในอนาคต

โดยปกติแล้ว การคาดการณ์รายได้จะทำด้วยตนเองและในเชิงประจักษ์ ทำให้คุณภาพขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนเป็นอย่างมาก พิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น รูปแบบธุรกิจ ภูมิทัศน์ของคู่แข่ง แนวโน้มของตลาด และเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วย งานมีความสำคัญต่อการประเมินความน่าดึงดูดใจของการลงทุน เนื่องจากเป็นการแจ้งการเปลี่ยนแปลงของการประเมินในช่วงระยะเวลาการเป็นเจ้าของ อย่างไรก็ตาม ระดับของการทำงานอัตโนมัติ ความเที่ยงธรรม ความสม่ำเสมอ และความสามารถในการปรับตัวของแนวทางนี้ยังห่างไกลจากระดับที่เหมาะสม

วิธีการเชิงปริมาณ เช่น วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมหรือวิธีการที่ใช้ AI ที่พัฒนาขึ้นใหม่ถูกนำมาใช้มากขึ้นในการคาดการณ์ของธุรกิจแบบดั้งเดิมและธุรกิจที่พัฒนาแล้ว แต่ทำไมสิ่งนี้ถึงไม่แพร่กระจายไปยังโลกของสตาร์ทอัพและสเกลอัพ

คำตอบอยู่ในข้อมูล ซึ่งสำหรับธุรกิจที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะมักจะเป็นกรรมสิทธิ์และมีค่าใช้จ่ายสูงในการได้มา อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้กำลังเปลี่ยนไป — ความแพร่หลายของการแปลงเป็นดิจิทัลหมายความว่าข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมากเกี่ยวกับบริษัทเอกชนจะเข้าถึงสาธารณะได้มากขึ้นเรื่อย ๆ

แนะนำ SiRE

เราเรียกคำตอบของความท้าทายนี้ว่า SiRE ซึ่งเป็นแบบจำลองการคาดการณ์รายได้ที่ได้รับข้อมูลจากการจำลอง

SiRE ใช้ตัวกรอง Kalman ซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้โดยทั่วไปสำหรับการนำทางและการควบคุมเครื่องบินและยานอวกาศ อนุญาตให้นักลงทุนนำไปใช้กับหลายอุตสาหกรรม ต้องการเพียงชุดข้อมูลขนาดเล็กของบริษัทขยายขนาดไม่กี่ร้อยแห่งสำหรับการฝึกอบรม และการคาดการณ์สามารถเริ่มต้นจากอนุกรมเวลารายได้ที่สั้น ทำให้สามารถคาดการณ์รายได้ได้แม้ว่าจะไม่มีข้อมูลประวัติแบบละเอียดก็ตาม สามารถสร้างการคาดการณ์แบบละเอียดเป็นเวลาหลายปี รองรับระยะเวลาการลงทุนโดยทั่วไปตั้งแต่ 5 ปีขึ้นไป การคาดการณ์รายรับแต่ละรายการมาพร้อมกับการประมาณการความเชื่อมั่น ให้คำแนะนำแก่นักลงทุนเกี่ยวกับความแน่นอนของผลลัพธ์ แบบจำลองนั้นง่ายต่อการใช้งานและการคาดการณ์สามารถอธิบายได้ ส่งเสริมความโปร่งใสเพื่อสร้างความไว้วางใจและรวบรวมความคิดเห็น

SiRE ได้รับการออกแบบบนสมมติฐานหลักที่ว่าการพัฒนารายได้มีแนวโน้มที่จะทำซ้ำรูปแบบในอดีตสำหรับบริษัทที่คล้ายคลึงกันในระยะที่ใกล้เคียงกัน แต่ละจุดของรายได้ในอนาคตจะได้รับจากการสุ่มตัวอย่างจากสถานะของรายได้ที่เทียบเคียงได้ จากนั้นปรับด้วยตัวกรองคาลมานที่พิจารณาคะแนนรายได้ในอดีตและที่คาดการณ์ไว้ ความเชื่อมั่นในการคาดการณ์ประเมินโดยการคาดคะเนหลายครั้ง

สาธิตการใช้งาน SiRE ภายใน EQT

แล้วเราจะใช้มันใน EQT ได้อย่างไร? ด้วยการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลวิถีรายได้ที่เป็นกรรมสิทธิ์จากบริษัทพอร์ตโฟลิโอของเราและข้อมูลอื่น ๆ ที่เรารวบรวมจากการลงทุนเกือบสามทศวรรษ SiRe สามารถนำไปใช้ได้สองวิธี:

1. เมื่อประเมินการลงทุนที่คาดหวัง เราสามารถประเมินศักยภาพของรายได้ได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถบ่งชี้ถึงแนวโน้มของการเกิด breakout ได้โดยง่าย โดยอิงตามข้อมูลที่บริษัทมอบให้เรา
2. เมื่อได้รับการคาดการณ์รายได้จากผู้บริหารและการประเมินความเป็นไปได้ที่บริษัทจะดำเนินการตามแผน

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ SiRE และวิธีการทำงาน ให้ค้นหาคำอธิบายของวิธีการในเอกสารของเราและซอร์สโค้ดที่นี่